Les 5 critères indispensables pour choisir une IA générative en toute confiance

L'intelligence artificielle générative s'impose comme l'une des technologies les plus disruptives pour les entreprises. En seulement un an, le nombre d'utilisateurs en France a bondi de 60%. Aujourd'hui, 78% des Français en ont entendu parler, contre 71% en 2023, et près de 70% des 18-24 ans l'utilisent à titre personnel.

Cette démocratisation ultra-rapide gagne aussi le monde professionnel : 48% des utilisateurs sont désormais encouragés par leur entreprise et 36% en informent leur hiérarchie (vs 25% en 2023). Les promesses sont alléchantes, avec un gain de productivité moyen de 38% selon les utilisateurs, qui sont 80% à vouloir recommander ces outils.

Mais face à une offre foisonnante et des craintes sur les risques, notamment en termes de sécurité des données, comment s'y retrouver ? Quels critères privilégier pour choisir une solution d'IA générative adaptée à son activité et en tirer tous les bénéfices en toute confiance ?

Dans cet article, nous vous livrons les 5 critères clés à examiner avant de vous lancer, illustrés par des cas concrets et les éclairages d'experts et de directeurs marketing. L'objectif : vous aider à faire le tri dans la jungle des IA génératives et de génération de contenu, et prendre les bonnes décisions pour rester compétitifs, sans mettre en danger votre entreprise. Prêt à relever le défi de l'IA en 2024 ? C'est parti ! 😊

1. La sécurité et la confidentialité des données

Avec la hausse des cyberattaques et les réglementations plus strictes sur les données personnelles, la sécurité est primordiale lors du choix d'une IA générative. C'est important car ces outils s'entraînent avec les données fournies. Les IA s'enrichissent grâce à ces informations.

Pour s'assurer qu'une IA générative protège efficacement les données de votre entreprise, voici les points de vigilance :

L'hébergement des données : privilégiez les solutions qui conservent vos données dans des datacenters sécurisés, idéalement situés dans l'Union Européenne pour une conformité RGPD optimale. Vérifiez la possibilité de garder vos données en interne si c'est un prérequis pour votre entreprise. Privilégiez la donnée publique si possible pour l'entraînement de l'IA.
Les certifications et audits de sécurité : un fournisseur fiable sera transparent sur ses pratiques et pourra justifier de certifications reconnues (ISO 27001, SOC 2, etc.) et d'audits réguliers par des tiers indépendants.
Le chiffrement des données : assurez-vous que les données sont chiffrées, aussi bien au repos que lors des transferts, et que vous seul contrôlez les clés de chiffrement. Les algorithmes utilisés doivent être robustes et à l'état de l'art.
La gestion des accès et des autorisations : vérifiez la présence de fonctionnalités permettant de définir finement les droits d'accès et d'usage, pour maîtriser qui peut voir et utiliser quelles données au sein de l'entreprise. L'authentification multi-facteurs est un plus.
La politique de sous-traitance : n'hésitez pas à questionner le fournisseur sur le recours éventuel à des sous-traitants et sur l'application des mêmes règles de sécurité et de confidentialité tout au long de la chaîne.

N'hésitez pas à challenger les fournisseurs d'IA générative sur ces différents points et à vous faire accompagner au besoin par des experts en sécurité pour auditer les solutions de façon indépendante. C'est une étape indispensable pour instaurer une relation de confiance. 🤝

Mais la sécurité ne fait pas tout ! Pour exploiter pleinement le potentiel d'une IA générative, encore faut-il qu'elle soit adaptée à votre secteur et à vos cas d'usage spécifiques. Découvrez dans notre prochaine partie les secrets d'une IA sur-mesure pour votre entreprise.

2. La personnalisation et l'adaptation au secteur

Une fois la sécurité assurée, le second point clé est l'adaptabilité de l'IA à votre contexte. Rappelez-vous : l'IA n'est pas une solution miracle. Pour donner des résultats utiles, elle doit être formée sur des données propres à votre secteur d'activité et de vos cas d'usage.

Concrètement, cela signifie que le fournisseur doit vous donner la possibilité d'injecter vos propres données dans les modèles pré-entraînés, pour les affiner. C'est indispensable pour que l'IA puisse assimiler votre terminologie métier, vos entités spécifiques (produits, services, noms de clients ou de concurrents…), ainsi que les particularités et les enjeux de votre marché.

Prenons l'exemple des assureurs, qui figurent parmi les principaux utilisateurs d'IA générative dans le secteur financier. Selon une étude de Capgemini, 46% d'entre eux utilisent ces technologies pour automatiser la rédaction de contrats et de courriers de gestion. Pour cela, il est primordial que l'outil maîtrise le vocabulaire du monde de l'assurance, connaisse les différents types de contrats et de garanties proposés, et soit capable d'intégrer les données personnelles des assurés, tout en respectant le cadre réglementaire propre au secteur.

Au-delà de l'entraînement sur un corpus de données métier, vérifiez que la solution est suffisamment paramétrable et modulaire pour répondre à vos besoins spécifiques. Les points à examiner :

La possibilité de créer des modèles personnalisés en partant des modèles pré-entraînés, pour gagner en pertinence sans partir de zéro
Le choix des LLMs les plus adaptés à vos cas d'usage
Les options de paramétrage "fin" des modèles : seuils de décision, critères d'optimisation, etc.
L'intégration dans votre environnement et vos outils métier via des API ou des connecteurs

La personnalisation est donc un prérequis essentiel pour des résultats utiles, adaptés à votre métier et vos besoins. Mais ce n'est pas tout ! L'IA doit aussi être assez puissante pour créer du contenu de qualité, rapidement.

3. La performance et la qualité des contenus générés

Vous avez choisi des IA génératives sûres et adaptées à vos besoins. C'est bien, mais pas suffisant ! Ces outils doivent aussi créer vite et bien. Sinon, vous perdrez plus de temps à corriger qu'à faire vous-même…

Alors comment évaluer la performance d'une IA générative ? Voici les principaux critères à passer au crible :

La précision et la pertinence des contenus générés : l'IA comprend-elle bien les requêtes ? Les informations produites sont-elles exactes et spécifiques ? Le contenu est-il bien structuré et cohérent ?
La richesse et la variété des outputs : les outputs sont-ils suffisamment diversifiés et créatifs ou au contraire répétitifs ?
La gestion multilingue et multiformats : pour les entreprises internationales, il est important de vérifier la capacité de l'outil à générer des contenus dans différentes langues, avec une qualité constante. De même, l'export dans différents formats (PDF, PPT, HTML…) peut être nécessaire.
Le temps de génération et le passage à l'échelle : à partir d'une requête, combien de temps faut-il à l'IA pour produire un output ? Est-ce que cela reste rapide sur de gros volumes ? Il faut trouver le bon équilibre entre qualité et vélocité.

Pour comparer les solutions sur ces différents critères, plusieurs approches sont possibles. Vous pouvez déjà regarder s'il existe des benchmarks indépendants mesurant la performance des IA génératives sur des jeux de données de référence.

Mais tester les outils sur vos données reste le plus efficace. Un POC permet d'évaluer la performance dans votre contexte. Demandez aussi au fournisseur des références clients et des études de cas. Vous verrez ainsi les résultats d'autres entreprises comme la vôtre.

Gardez toutefois en tête que la qualité des contenus générés dépend de l'entraînement et du réglage de l'outil. Il faut souvent tester plusieurs fois pour avoir les meilleurs résultats. Le secret est de commencer petit, d'essayer, puis d'ajuster les paramètres. Une fois le modèle au point, on peut l'utiliser plus largement.

Cela suppose que l'IA générative soit facile à prendre en main et à intégrer dans votre environnement de travail. C'est tout l'enjeu de la simplicité d'usage, que nous verrons ensuite.

4. La simplicité d'usage, l'intégration, et la conduite du changement

Vous avez trouvé des IA génératives adaptées à vos besoins. C'est un bon début. Mais pour réussir leur adoption, ces outils doivent être simples à utiliser et à intégrer. Sans cela, vous risquez des problèmes techniques et un manque d'adhésion des utilisateurs.

Voici les points clés à examiner pour évaluer lla simplicité d'utilisation d'une IA générative :

La compatibilité avec votre écosystème technologique : l'outil s'interface-t-il facilement avec vos solutions de gestion de la relation client, de marketing automation, de gestion de contenus, etc. ? Vérifiez la présence de connecteurs natifs ou la possibilité de développer des intégrations sur-mesure via des API.
L'adéquation avec vos workflows et processus métiers : l'IA générative s'inscrit-elle de façon fluide dans vos modes de travail existants ou impose-t-elle de repenser vos processus ? Regardez si des templates et des cas d'usage pré-packagés sont proposés pour votre secteur.
L'ergonomie et la facilité de prise en main de l'interface : l'outil est-il intuitif à utiliser, même pour des non-spécialistes de l'IA ? Les fonctionnalités de prompt engineering (saisie des requêtes) sont-elles suffisamment avancées et flexibles pour permettre aux utilisateurs de "piloter" finement les contenus générés ?
La qualité de la documentation et des ressources d'accompagnement : pour une montée en compétence rapide des équipes, il est important d'avoir accès à une documentation claire et exhaustive, ainsi qu'à des supports de formation adaptés aux différents profils (développeurs, marketeurs, commerciaux…). Un support réactif et une communauté d'utilisateurs active sont également des plus.

Au-delà des critères "techniques", la simplicité d'utilisation dépend aussi beaucoup de facteurs humains et organisationnels. Il est essentiel d'impliquer les futurs utilisateurs le plus en amont possible, dès la phase de sélection de l'outil, puis de les accompagner dans la prise en main via des formations et un support dédié. Les champions internes et le partage de bonnes pratiques entre pairs peuvent aussi beaucoup faciliter l'appropriation.

Une fois que vous avez validé qu'une IA générative est facile à prendre en main et à intégrer dans votre environnement, reste une dernière question essentielle : celle du retour sur investissement (ROI) et de la capacité de l'outil à monter en charge. Nous verrons dans la dernière partie de cet article comment évaluer le potentiel de rentabilité et de passage à l'échelle d'une IA générative.

5. Le ROI et le potentiel de montée en charge

Dernier point clé avant de se lancer : le ROI et la capacité de l'IA à grandir avec votre entreprise. L'outil doit apporter des gains réels et mesurables en productivité, leads, conversions ou économies. Il doit aussi gérer des volumes croissants.

Pour évaluer le ROI, fixez des métriques liées à vos usages. Pour des fiches produit, mesurez le temps gagné et l'impact sur le trafic et les ventes. Pour le service client, comptez les requêtes traitées, le taux de résolution rapide et la satisfaction.

Suivez ces métriques pour quantifier les bénéfices de l'IA. Chiffrez les gains de temps et les économies en euros. Comparez au coût total de la solution pour calculer le ROI. Demandez au fournisseur des projections et des exemples clients concrets.

Au-delà du ROI à court terme, il est important d'anticiper le potentiel de montée en charge de l'outil. Votre IA générative doit pouvoir supporter des volumes croissants de données et de requêtes au fil de l'eau, sans dégradation de performance ni explosion des coûts. Pour cela, regardez :

La tarification de la solution : est-elle uniquement basée sur le volume, avec des paliers qui peuvent vite devenir limitants, ou intègre-t-elle une part d'abonnement fixe qui sécurise les coûts dans le temps ?
La scalabilité de l'infrastructure sous-jacente : l'architecture est-elle conçue pour monter en charge facilement, par exemple via des technologies de cloud computing élastiques ?
La feuille de route et la vision du fournisseur : quelle est sa stratégie d'innovation et d'évolution de l'offre ? Sera-t-il capable d'accompagner votre croissance et vos nouveaux cas d'usage ?

Par exemple, la startup française Nabla, qui développe une IA générative spécialisée dans la santé, a conçu dès le départ son offre pour gérer des volumes massifs de données patients de façon sécurisée et performante. Elle s'appuie sur une infrastructure cloud scalable et une tarification adaptée aux grands comptes. De quoi rassurer ses clients comme Sanofi ou l'AP-HP sur sa capacité à accompagner leur transformation dans la durée.

Conclusion

En résumé, pour choisir une IA générative en toute confiance, passez au crible ces 5 critères clés :

La sécurité et la confidentialité des données
La personnalisation et l'adaptation au secteur
La performance et la qualité des contenus générés
La simplicité d'usage, l'intégration, et la conduite du changement
Le ROI et le potentiel de montée en charge

Bien sûr, évaluer une technologie aussi complexe et innovante que l'IA générative n'est pas chose facile. Le plus efficace est encore d'expérimenter, en commençant par un cas d'usage simple sur un périmètre réduit, avant d'étendre progressivement.

N'hésitez pas à vous faire accompagner par des partenaires experts qui sauront vous guider dans le choix de la solution la plus adaptée à vos enjeux, et dans sa mise en œuvre opérationnelle. Avec la bonne approche, pragmatique et agile, vous pourrez tirer tous les bénéfices de l'IA générative, sans vous perdre en chemin. Alors, prêts à sauter le pas ? 💪